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　　大模型技术正以前所未有的速度和深度重塑全球媒体格局。自 2022 年底 ChatGPT 火爆出圈，大模型应用迅速渗透到新闻采集、生产、分发和消费的各个环节。国内各级主流媒体积极探索 AI 辅助新闻生产的实践路径，这些创新实践标志着大模型技术已开始深入媒体内容生产的核心环节。

　　主流媒体系统性变革不仅仅是技术工具的更迭，更是涉及组织架构、运营模式、人才结构、管理流程等各方位的深度转型。

　　随着 AI 大模型技术开始嵌入主流媒体新闻生产实践全流程，从业者的技术接受度和使用行为发生了怎样的变化？

　　从业者技术接受过程中遭遇哪些系统性矛盾和阻力，如何影响媒体整体转型进程？

　　本研究提及的数据源于两波次调查问卷：第一波次，2024 年面向 29 个省级行政区的 372 家媒体的调研，回收有效问卷 710 份；第二波次，2025 年面向中央到县级各层级新闻单位及全国性行业类媒体调研，回收有效问卷 6420 份。

　　从 2024 年和 2025 年调查数据来看，主流媒体从业者对大模型技术的认知广度和使用深度发生了显著变化。2024 年，65.1% 的人至少了解一款大模型应用，不到 60% 的人体验过。2025 年，超过 94% 的从业者每周至少使用一款大模型应用。短短一年时间，大模型技术从小众工具普及为主流媒体从业者的日常工作伙伴。

　　大模型技术已渗透到新闻生产的多个环节，包括文字处理、图片处理、排版设计、视频制作、广告宣发、语音制作和资料搜索等。多元化的应用场景分布，反映了大模型技术在媒体生产流程中的渗透力和适应性。主流媒体从业者对大模型的技术门槛感知显著改善。随着试用体验的不断加深，2025 年各级媒体从业者对大模型技术的易用性感知平均水平进一步上升，这一变化有助于推进整体的系统性变革进程，为媒体组织变革奠定了坚实的认知基础。

　　调查显示，媒体从业者使用大模型应用开始转向实用主义，成为技术接受的转折点。本质上看，从业者不是因为技术强大而接受大模型，而是真切地感受到其带来的实用价值，这种价值感知是驱动技术融入日常工作的关键。

　　根据 2024 年调查结果，从业者比较认可大模型在提升工作绩效方面的作用，平均分达到 2.98 分（5 分制），认为其有助于提高效率和质量、辅助学习新知识。2025 年调查中，从业者对大模型的有用性感知平均评分达到 3.8 分，进一步肯定了其在生产实践中的积极作用。

　　此外，从业者并非盲目乐观，而是对大模型有着清醒的专业认知和伦理警惕。从 2024 年调查来看，从业者对大模型生成信息准确性的平均评分为 2.46 分（5 分制），说明大多数人理性看待其能力，并未盲目信任。同时，从业者高度重视大模型辅助新闻生产的透明性。这表明从业者普遍对大模型有着清醒的专业认知和伦理警惕，既体现了对受众负责的态度，也是媒体行业专业性的体现，为媒体机构在 AI 时代保持专业价值和伦理底线提供了内在保障。

　　从业者大模型技术接受度的提升推动了主流媒体系统性变革，但也引发了个人观念、职业角色和外部生态等层面的系统性矛盾。厘清这些矛盾是制定变革策略的基础。

　　大模型技术的广泛应用在提升效率的同时，也引发了新闻从业者对传统新闻价值与 AI 生成内容之间关系的深刻思考。尽管大多数从业者认同大模型技术能够提高工作效率，但也有人担心 AI 生成内容可能缺乏深度思考和批判性视角，认为应该在用到人工智能辅助生产的任何环节都标示说明，反映了从业者在拥抱技术的同时，对专业性的坚守。

　　这种理念上的张力主要体现在三个方面：第一，准确性与效率的权衡。大模型技术虽然能够快速生成内容，但其“幻觉”现象被广泛认知，从业者在工作中遭遇大模型生成的不准确信息，会使他们不得不投入额外时间进行事实核查。第二，原创性与标准化的矛盾。大模型基于互联网公开数据训练，其生成的内容无法避免地会出现同质化特征，过度依赖 AI 生成内容可能导致新闻报道风格趋同。第三，伦理责任与技术中立的冲突。编辑和记者等肩负着社会责任和伦理使命，而大模型工具本身不具备伦理判断能力。

　　不同部门从业者对大模型应用的感知也存在明显差异。数据显示，新媒体和运营部门从业者对大模型技术的有用性感知和使用频率显著高于传统采编部门。需要在推动技术应用的同时，尊重不同业务部门的价值取向和工作特性。

　　大模型技术正在重塑媒体从业者的职业角色和能力边界，激发了普遍的技能迭代焦虑和培训需求。2025 年的调查数据显示，89.8% 的受访者表示希望参加 DeepSeek 等大模型技术应用培训，这一比例显著高于其他专业培训需求，凸显了从业者对技能更新的迫切渴望。

　　随着 AI 大模型技术冲击，用户新闻消费逐渐呈现多元化、碎片化趋势，通过 AI 搜索即可轻松获取热门新闻和权威内容。这一生态变局潜藏两大挑战：其一，信息分发渠道的多元化使得传统流量聚合模式难以为继，主流媒体需适应“内容找人”的新范式，强化用户服务驱动内容生成传播的变革思路；其二，大模型作为新型信息获取媒介，其内容筛选和推荐机制直接影响主流媒体的内容可见度与传播力。因此，适应 AI 大模型应用背景下的内容分发逻辑是主流媒体当前的首要任务。

　　然而，生态变局也为主流媒体增强权威性和公信力提供了契机。随着信息过载和虚假信息泛滥，用户对权威、可信内容的需求日益增长。

　　面对大模型技术带来的深刻变革，主流媒体需要采取切实可行的策略，推动组织转型和业务创新。

　　第一，培养大模型技术思维，掌握 AI 应用的底层逻辑。媒体从业者需在掌握 AI 工具的基础上，进一步掌握大模型技术工作原理和生成规律。

　　第二，培育 AI 通才型从业者，打造大模型应用新媒体人才。大模型已经改变了传统的新闻生产任务和工作流程，主流媒体要有计划地培育一支能够熟练应用大模型技术的新型人才队伍。

　　第三，强化 AI 应用场景意识，优化传统新闻生产流程。主流媒体要意识到，大模型技术不会完全取代传统采编人员，但会替代人工完成大量工作。因此，需要系统梳理现有业务流程，识别适合大模型技术介入的关键场景，实现生产效率的显著提升。不同岗位、不同部门的从业者都要有 AI 场景意识，懂得如何利用大模型技术赋能现有的业务场景。

　　第四，构建扁平化敏捷组织，建立产品导向的项目制管理模式、用户导向的市场思维。一方面，传统的科层制管理模式难以适应大模型应用的快速迭代需求，需向互联网创业公司的扁平化组织架构转型，像创业一样推动系统性变革。另一方面，主流媒体推进系统性变革，要以强化用户服务驱动内容生成传播，这就要求管理层必须具备敏锐的市场嗅觉，精准定位目标用户，深入了解用户需求，开发符合市场需求的产品、内容和服务。

　　大模型技术快速发展使主流媒体面临前所未有的挑战与机遇。通过对 2024 年和 2025 年两次调查的分析发现，主流媒体从业者对大模型技术的接受度发生了显著改变，从初步接触到实用主义转向，再到理性审视，展现了技术接受的动态发展轨迹。同时，研究发现从业者在技术接受过程中遭遇了挑战，包括效率与价值的理念张力、职业角色的重塑焦虑以及媒体生态的碎片化变局等。

　　面对这些挑战，主流媒体要从培养技术思维、培育 AI 通才、强化 AI 应用场景意识和构建扁平化组织架构四个方面入手，推动系统性变革。需要强调的是，这种变革不仅需要个体层面的认知转变，更需要组织层面的文化引导和制度创新。媒体机构应通过案例分享、工作坊经验交流等方式，促进从业者对人机共生理念的接受和内化，打破人与机器对立的传统思维，构建基于协作而非替代的技术观念框架。同时，通过差异化培训、多元职业路径、敏捷组织和多元合作生态的构建，为从业者提供全方位支持，激发其创新力，推动主流媒体在大模型应用背景下进一步增强权威性和公信力，持续发挥主流舆论阵地的引领作用。

　　王彦博，西北师范大学教育技术学院讲师，北京师范大学新媒体传播研究中心研究员；

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